論文の概要: Reinforcement Learning for Adaptive Resource Scheduling in Complex System Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05346v1
• Date: Fri, 08 Nov 2024 05:58:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 14:53:40.188233
• Title: Reinforcement Learning for Adaptive Resource Scheduling in Complex System Environments
• Title（参考訳）: 複雑なシステム環境における適応的資源スケジューリングのための強化学習
• Authors: Pochun Li, Yuyang Xiao, Jinghua Yan, Xuan Li, Xiaoye Wang,
• Abstract要約: そこで本研究では,Q-ラーニングに基づく新しいコンピュータシステムの性能最適化と適応型ワークロード管理スケジューリングアルゴリズムを提案する。 対照的に、強化学習アルゴリズムであるQラーニングは、システムの状態変化から継続的に学習し、動的スケジューリングとリソース最適化を可能にする。 この研究は、将来の大規模システムにおけるAI駆動適応スケジューリングの統合の基礎を提供し、システムのパフォーマンスを高め、運用コストを削減し、持続可能なエネルギー消費をサポートするスケーラブルでインテリジェントなソリューションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.315191578007857
• License:
• Abstract: This study presents a novel computer system performance optimization and adaptive workload management scheduling algorithm based on Q-learning. In modern computing environments, characterized by increasing data volumes, task complexity, and dynamic workloads, traditional static scheduling methods such as Round-Robin and Priority Scheduling fail to meet the demands of efficient resource allocation and real-time adaptability. By contrast, Q-learning, a reinforcement learning algorithm, continuously learns from system state changes, enabling dynamic scheduling and resource optimization. Through extensive experiments, the superiority of the proposed approach is demonstrated in both task completion time and resource utilization, outperforming traditional and dynamic resource allocation (DRA) algorithms. These findings are critical as they highlight the potential of intelligent scheduling algorithms based on reinforcement learning to address the growing complexity and unpredictability of computing environments. This research provides a foundation for the integration of AI-driven adaptive scheduling in future large-scale systems, offering a scalable, intelligent solution to enhance system performance, reduce operating costs, and support sustainable energy consumption. The broad applicability of this approach makes it a promising candidate for next-generation computing frameworks, such as edge computing, cloud computing, and the Internet of Things.
• Abstract（参考訳）: そこで本研究では,Q-ラーニングに基づく新しいコンピュータシステムの性能最適化と適応型ワークロード管理スケジューリングアルゴリズムを提案する。 データボリューム、タスクの複雑さ、動的ワークロードの増加を特徴とする現代のコンピューティング環境では、ラウンドロビンや優先順位スケジューリングといった従来の静的スケジューリング手法は、効率的なリソース割り当てとリアルタイム適応性の要求を満たすことができない。 対照的に、強化学習アルゴリズムであるQラーニングは、システムの状態変化から継続的に学習し、動的スケジューリングとリソース最適化を可能にする。 広範囲な実験を通じて,提案手法の優位性はタスク完了時間と資源利用の両面で実証され,従来の資源割り当て(DRA)アルゴリズムよりも優れていた。 これらの発見は、コンピュータ環境の複雑さと予測不可能性に対処するため、強化学習に基づくインテリジェントなスケジューリングアルゴリズムの可能性を強調している。 この研究は、将来の大規模システムにおけるAI駆動適応スケジューリングの統合の基礎を提供し、システムのパフォーマンスを高め、運用コストを削減し、持続可能なエネルギー消費をサポートするスケーラブルでインテリジェントなソリューションを提供する。 このアプローチの幅広い適用性は、エッジコンピューティング、クラウドコンピューティング、モノのインターネットなど、次世代コンピューティングフレームワークに有望な候補となる。

関連論文リスト

• Secure Resource Allocation via Constrained Deep Reinforcement Learning [49.15061461220109]
  リソース割り当て、タスクオフロード、セキュリティ、パフォーマンスのバランスをとるフレームワークであるSARMTOを紹介します。 SARMTOは5つのベースラインアプローチを一貫して上回り、最大40%のシステムコスト削減を実現している。 これらの拡張は、複雑な分散コンピューティング環境におけるリソース管理に革命をもたらすSARMTOの可能性を強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-20T15:52:43Z)
• Deep Reinforcement Learning for Job Scheduling and Resource Management in Cloud Computing: An Algorithm-Level Review [10.015735252600793]
  深層強化学習(Dep Reinforcement Learning, DRL)は、これらの課題に対する有望な解決策として登場した。 DRLにより、システムは環境の継続的な観察に基づいてポリシーを学習し、適応することができる。 この調査は、クラウドコンピューティングにおけるジョブスケジューリングとリソース管理のためのDRLベースのアルゴリズムの包括的なレビューを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-02T02:08:00Z)
• Dynamic Scheduling Strategies for Resource Optimization in Computing Environments [0.29008108937701327]
  本稿では,資源利用,負荷分散,タスク完了効率といった重要な性能指標のバランスをとることを目的とした,多目的最適化に基づくコンテナスケジューリング手法を提案する。 実験の結果, 従来の静的ルールアルゴリズムや効率アルゴリズムと比較して, 資源利用, 負荷分散, バーストタスク完了において, 最適化されたスケジューリング方式が有益であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-23T05:43:17Z)
• DNN Partitioning, Task Offloading, and Resource Allocation in Dynamic Vehicular Networks: A Lyapunov-Guided Diffusion-Based Reinforcement Learning Approach [49.56404236394601]
  本稿では,Vehicular Edge Computingにおける共同DNNパーティショニング,タスクオフロード,リソース割り当ての問題を定式化する。 我々の目標は、時間とともにシステムの安定性を保証しながら、DNNベースのタスク完了時間を最小化することである。 拡散モデルの革新的利用を取り入れたマルチエージェント拡散に基づく深層強化学習(MAD2RL)アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-11T06:31:03Z)
• Energy-Efficient Federated Edge Learning with Streaming Data: A Lyapunov Optimization Approach [34.00679567444125]
  本研究では,長期エネルギー制約下でのデータ到着や資源の可利用性に固有のランダム性に対処する動的スケジューリングと資源割当アルゴリズムを開発した。 提案アルゴリズムは, デバイススケジューリング, 計算容量調整, 帯域幅の割り当ておよび各ラウンドの送信電力を適応的に決定する。 本手法の有効性をシミュレーションにより検証し,ベースライン方式と比較して学習性能とエネルギー効率が向上したことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-20T14:13:22Z)
• Enhancing Kubernetes Automated Scheduling with Deep Learning and Reinforcement Techniques for Large-Scale Cloud Computing Optimization [2.546966753840083]
  本稿では,ディープラーニングと強化学習に基づくタスク自動スケジューリング手法を提案する。 提案手法の有効性と性能について実験により検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-26T13:12:44Z)
• Machine Learning Insides OptVerse AI Solver: Design Principles and Applications [74.67495900436728]
  本稿では,Huawei CloudのOpsVerse AIソルバに機械学習(ML)技術を統合するための総合的研究について述べる。 本稿では,実世界の多面構造を反映した生成モデルを用いて,複雑なSATインスタンスとMILPインスタンスを生成する手法を紹介する。 本稿では,解解器性能を著しく向上させる,最先端パラメータチューニングアルゴリズムの導入について詳述する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-11T15:02:15Z)
• Adaptive Resource Allocation for Virtualized Base Stations in O-RAN with Online Learning [55.08287089554127]
  基地局(vBS)を備えたオープンラジオアクセスネットワークシステムは、柔軟性の向上、コスト削減、ベンダーの多様性、相互運用性のメリットを提供する。 本研究では,予期せぬ「混み合う」環境下であっても,効率的なスループットとvBSエネルギー消費のバランスをとるオンライン学習アルゴリズムを提案する。 提案手法は, 課題のある環境においても, 平均最適性ギャップをゼロにすることで, サブ線形後悔を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-04T17:30:21Z)
• Dynamic Scheduling for Federated Edge Learning with Streaming Data [56.91063444859008]
  我々は,長期的エネルギー制約のある分散エッジデバイスにおいて,トレーニングデータを時間とともにランダムに生成するフェデレーションエッジ学習(FEEL)システムを検討する。 限られた通信リソースとレイテンシ要件のため、各イテレーションでローカルトレーニングプロセスに参加するのはデバイスのサブセットのみである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-02T07:41:16Z)
• Geometric Deep Reinforcement Learning for Dynamic DAG Scheduling [8.14784681248878]
  本稿では,現実的なスケジューリング問題を解決するための強化学習手法を提案する。 高性能コンピューティングコミュニティにおいて一般的に実行されるアルゴリズムであるColesky Factorizationに適用する。 我々のアルゴリズムは,アクター・クリティカル・アルゴリズム (A2C) と組み合わせてグラフニューラルネットワークを用いて,問題の適応表現をオンザフライで構築する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-09T10:57:21Z)
• A Machine Learning Approach for Task and Resource Allocation in Mobile Edge Computing Based Networks [108.57859531628264]
  無線ネットワークにおいて,共同作業,スペクトル,送信電力配分問題について検討する。 提案アルゴリズムは、標準Q-ラーニングアルゴリズムと比較して、収束に必要なイテレーション数と全ユーザの最大遅延を最大18%、11.1%削減することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-20T13:46:42Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。